Como crear una muestra: LHS (hypercube latin) LHS (hypercube latin)

Para crear un muestreo eficiente, especialmente cuando el problema tiene muchas dimensiones, es tentador construir un muestreo donde haya un mínimo de interacciones entre las variables. Obviamente, este tipo de muestreo es más útil cuando se sospecha una covarianza débil entre ellas porque este método de muestreo no ayudará a capturar fácilmente el efecto de las interacciones entre variables.

En el caso de problemas que se presentan en dimensiones pequeñas (2D, 3D) pero con muchos puntos por paquete de observaciones (imagen, geografía, etc.), estos métodos de muestreo también tienen todo su significado.

Los jugadores de ajedrez conocen el problema de las ocho reinas en un tablero de ajedrez, que consiste en poner ocho reinas en el tablero de ajedrez que no puedan atacarse. Los cuadrados mágicos, los sudokus y las ocho reinas son problemas para construir una distribución de objetos bajo restricciones de interacción precisas y, a menudo, mínimas.

LHS (Latin Hypercube Sampling) parece un problema de «torres» de ajedrez, cada torre no debe poder atacar a las demás.

La idea es simple: segmentamos cada variable, y solo permitimos una observación por cada intersección (sección del hipercubo general) compuesta por un borde y que se corresponde con un segmento de una dimensión. La observación se coloca al azar en algún lugar de su propio «pequeño»...

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